Splendeurs et misères des échecs Branquignols

Quelques analyses des parties Branquignols de mars 2020 à janvier 2021

Markov Erratique https://example.com/norajones (Branquignol Echecephile)https://www.cahiersdufootball.net/forum/le-fil-dont-vous-etes-le-heros-280?page=1405#3101976
2022-07-31

La Nalyses

Cette partie avait 2 coups

Evans remplaçait londres, des fianchetto vengeurs perçaient sous les décombres, et chez les branquignols, déja en maints endroits, le front de caissa brisait les songes étroits

ahem.

Tout d’abord, regardons les ouvertures jouées par les branquignols. L’ouverture favorite des branquignols est sans surprise la sicilienne, avec 15% des parties. Beaucoup de Caro-Kahn et de “partie du pion dame” ainsi que des gambit dames refusés. L’espagnol par contre ne fait pas recette, totalisant moins de 3% des parties, loin derrière l’écossaise, l’italienne et la française. Enfin, j’ai regroupé toutes les ouvetures rarement jouées (<10 parties) dans la catégories “autres”. Au total, ces parties peu orthodoxes compte pour 11% des parties: le branquignol aime expérimenter!

season2
Avant Mars 21  Avr.-Juil 22  Jan.-Mars 22 Juin-Sept. 21   Mars-Mai 21 
          328           264           374           318           318 
 Oct.-Dec. 21 
          314 

Nulles nul

En terme de résultat, on a très peu de nulles (~7%) et les même proportions de victoires avec blancs (47%) et noires (46%). Si on regarde seulement les parties jouées entre joueurs appartenant à la même poule, on voit les mêmes tendances: l’avantage blanc n’est pas très marqué. Il n’y a que dans la poule 4 qu’on semble avoir un avantage blanc avec 60% de parties gagnées par les blancs.

Plutot Trezegoal ou Delvecchio?

On peut ensuite s’intéresser aux taux de conversions et de retournement. Pour celà, j’ai récupéré les évaluations de stockfish et j’ai repris la méthode de raspou, en considérant la première prise d’avantage importante dès qu’un joueur a obtenu une évaluation de +2 (évidemment c’est un seuil arbitraire, je renvoie aux explications de Raspou p1123 du forum pour les détails). Une fois qu’on a identifié le joueur qui a pris l’avantage en premier, on peut compter le pourcentage de fois ou le joueur qui menait la partie a gagné (“conversion” de son avantage) et le pourcentage de fois que la partie s’est retournée. Ici encore, je ne prends en compte que les parties “intra poule” donc entre joueurs de niveaux similaires. En moyenne, le taux de conversion est d’environ 67%. Etonnemment, le taux de conversion n’est pas meilleur en poule 1 que dans les autres poules. C’est en poule 3 (qui est donc définitivement la poule des punks) que ce taux de conversion est le plus faible avec seulement 57% de conversions.

La complainte du non-progrès

[1] 184


Call:
lm(formula = CentipLost ~ poule * seasonNum, data = GlobalStats)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-99.947 -28.038  -6.224  21.259 202.359 

Coefficients:
                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)       55.3139     4.4183  12.519  < 2e-16 ***
poule2            12.2451     6.3171   1.938  0.05273 .  
poule3            47.0548     7.1538   6.578 6.24e-11 ***
poule4            59.9047     7.0143   8.540  < 2e-16 ***
poule5            74.7966     7.7819   9.612  < 2e-16 ***
seasonNum         -1.1539     1.2177  -0.948  0.34348    
poule2:seasonNum   2.1467     1.7172   1.250  0.21143    
poule3:seasonNum  -3.1341     1.8579  -1.687  0.09180 .  
poule4:seasonNum  -0.7264     1.8198  -0.399  0.68982    
poule5:seasonNum  -5.8765     1.9526  -3.010  0.00265 ** 
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residual standard error: 41.84 on 1815 degrees of freedom
  (91 observations deleted due to missingness)
Multiple R-squared:  0.2146,    Adjusted R-squared:  0.2107 
F-statistic: 55.11 on 9 and 1815 DF,  p-value: < 2.2e-16

Call:
lm(formula = CentipLost ~ poule * seasonNum, data = GlobalStats)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-99.947 -28.038  -6.224  21.259 202.359 

Coefficients:
                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)       55.3139     4.4183  12.519  < 2e-16 ***
poule2            12.2451     6.3171   1.938  0.05273 .  
poule3            47.0548     7.1538   6.578 6.24e-11 ***
poule4            59.9047     7.0143   8.540  < 2e-16 ***
poule5            74.7966     7.7819   9.612  < 2e-16 ***
seasonNum         -1.1539     1.2177  -0.948  0.34348    
poule2:seasonNum   2.1467     1.7172   1.250  0.21143    
poule3:seasonNum  -3.1341     1.8579  -1.687  0.09180 .  
poule4:seasonNum  -0.7264     1.8198  -0.399  0.68982    
poule5:seasonNum  -5.8765     1.9526  -3.010  0.00265 ** 
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residual standard error: 41.84 on 1815 degrees of freedom
  (91 observations deleted due to missingness)
Multiple R-squared:  0.2146,    Adjusted R-squared:  0.2107 
F-statistic: 55.11 on 9 and 1815 DF,  p-value: < 2.2e-16

Call:
lm(formula = CentipLost ~ seasonNum, data = GlobalStats)

Residuals:
   Min     1Q Median     3Q    Max 
-79.96 -33.92  -7.18  25.75 227.18 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  83.9695     2.4668  34.040   <2e-16 ***
seasonNum    -0.4345     0.6414  -0.677    0.498    
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residual standard error: 47.18 on 1914 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.0002397, Adjusted R-squared:  -0.0002827 
F-statistic: 0.4589 on 1 and 1914 DF,  p-value: 0.4982

Call:
lm(formula = FirstBlund ~ poule * seasonNum, data = GlobalStatsSameLev)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-22.466  -7.346  -2.869   4.167  36.713 

Coefficients:
                  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)       26.78395    1.35483  19.769  < 2e-16 ***
poule2            -4.56998    1.96836  -2.322   0.0204 *  
poule3           -14.05445    2.36925  -5.932 3.79e-09 ***
poule4           -14.25239    2.23429  -6.379 2.44e-10 ***
poule5           -16.41260    2.67901  -6.126 1.18e-09 ***
seasonNum          0.44704    0.37997   1.177   0.2396    
poule2:seasonNum  -0.51599    0.54788  -0.942   0.3465    
poule3:seasonNum   0.84879    0.61859   1.372   0.1702    
poule4:seasonNum  -0.06923    0.57882  -0.120   0.9048    
poule5:seasonNum   0.63173    0.68237   0.926   0.3547    
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residual standard error: 11.51 on 1358 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.1918,    Adjusted R-squared:  0.1865 
F-statistic: 35.82 on 9 and 1358 DF,  p-value: < 2.2e-16

Call:
lm(formula = FirstBlund ~ poule * seasonNum, data = GlobalStats)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-23.451  -7.479  -3.109   4.181  36.284 

Coefficients:
                  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)       28.43799    1.24404  22.859  < 2e-16 ***
poule2            -4.90774    1.77869  -2.759  0.00585 ** 
poule3           -13.78971    2.01428  -6.846 1.04e-11 ***
poule4           -14.76422    1.97500  -7.476 1.19e-13 ***
poule5           -16.14236    2.19111  -7.367 2.63e-13 ***
seasonNum          0.01349    0.34287   0.039  0.96863    
poule2:seasonNum  -0.37432    0.48352  -0.774  0.43894    
poule3:seasonNum   0.90166    0.52312   1.724  0.08495 .  
poule4:seasonNum   0.13148    0.51239   0.257  0.79752    
poule5:seasonNum   0.69671    0.54979   1.267  0.20523    
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residual standard error: 11.78 on 1815 degrees of freedom
  (91 observations deleted due to missingness)
Multiple R-squared:  0.1742,    Adjusted R-squared:  0.1701 
F-statistic: 42.54 on 9 and 1815 DF,  p-value: < 2.2e-16

Jouor par Jouor

Gala de gaffes à gogo

Début de Partie: finale de folie

Avec le temps